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公开(公告)号：CN117670398A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311661530.6
申请日：2023-12-05
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 西安交通大学
Abstract: 本发明提供一种面向系统弹性提升的多维离散概率不确定性分析方法、系统、计算机设备及存储介质，从来源风、光等发电资源的多维不确定性背景出发，充分考虑风光发电资源实际波动特征，构建风光多维不确定性离散概率序列生成方法，避免了求解过程中大量随机模拟运算，进一步以配网运行成本和事故后失负荷价值成本最低为目标，对含有光伏和风电的配网运行交易、线路开断策略进行建模，实现考虑失负荷弹性指标的配网综合效益最大化。相比已有方法，本发明全面完整地刻画了风光多维不确定性离散概率序列生成方法，进一步关注到极端事件和多维不确定下的配网弹性优化需求，为多维不确定性离散概率序列的系统弹性评估方法提供了重要参考，优势显著。
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公开(公告)号：CN118693804B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202410762759.7
申请日：2024-06-13
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
Inventor： 郑外生 , 陈亦平 , 管霖 , 黄济宇 , 李永哲 , 王科 , 许士锦 , 李成 , 李俊明 , 张明慧 , 雪映 , 郑晓东 , 颜融 , 杨勇 , 陈思远 , 陈鎏凯 , 蔡伟钧 , 刘育成 , 莫明山
IPC: H02J3/00 , H02J3/06 , G06F30/27 , G06F30/18 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N3/088 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于电力系统预训练大模型的潮流生成与分析方法及装置，构建包含特征升维‑编码器‑解码器‑特征降维的电力系统预训练大模型；通过潮流规律，将电力系统潮流信息映射为高维空间中拓扑解耦的节点高维表征，应用于未来态潮流生成与分析的下游任务。实现对交流潮流计算、最优潮流计算、静态安全分析、动态安全分析等规划到运行范畴下游任务的拓展性，具备适应不同运行拓扑和不同规模系统的优势，提供高效率和高可靠的新型电力系统分析手段，有力支撑系统规划、运行控制和安全评估工作。
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公开(公告)号：CN119030037A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411121685.5
申请日：2024-08-15
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 北京清能互联科技有限公司
Abstract: 本申请提供一种网省地三级电力系统协同优化调度方法、系统及设备。其中，提出了在大规模分布式与集中式新能源电源接入电网背景下，考虑网省地三级电力系统协同作用的优化调度方法，该方法在充分考虑地级电网灵活性资源协同的基础上，强化网省级电网一体化优化调度作用，同时计及了源荷双端预测结果的不确定性，能够有效提高大电网的可再生能源消纳能力与系统抵御风险能力。
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公开(公告)号：CN116757062A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310524728.3
申请日：2023-05-09
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F30/27 , H02J3/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种电力负荷频率特性分析方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：基于电力系统的电力数据生成仿真系统数据；根据仿真系统数据构建电力负荷频率特性模型；其中构建电力负荷频率特性模型包括训练特征融合神经网络；获取电力系统的支路数据，建立子神经网络；其中子神经网络输出负荷比例数据并将负荷比例数据输入特征融合神经网络；调用电力负荷频率特性模型对负荷频率特性进行分析，获取负荷频率的变化趋势。采用本方法能够获取当前时间段的负荷频率变化趋势，还可预测之后一段时间内的频率变化趋势，对上层母线负荷频率变化进行实时分析与防控。
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公开(公告)号：CN119030032A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410967473.2
申请日：2024-07-18
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种风电机组有功恢复控制方法和装置，方法包括：获取电网一次调频后风电机组的有功功率初始值；构建有功功率参考值方程；根据有功功率参考值方程和风电机组处于功率恢复初始时的第一状态，计算功率曲线起点值；根据有功功率参考值方程和风电机组处于功率恢复完成时的第二状态，计算功率曲线终点值；构建目标能量约束；根据有功功率调节允许误差，构建允许误差约束；根据有功功率参考值方程、功率曲线起点值、功率曲线终点值、目标能量约束和允许误差约束，计算功率曲线；根据功率曲线，对风电机组进行有功恢复控制。本发明实现了有功恢复控制，提高了有功恢复稳定性和电网安全性。本发明可广泛应用于新能源并网运行控制技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119029921A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410967455.4
申请日：2024-07-18
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种光伏发电站一次调频控制方法和装置，方法包括：获取光伏发电系统历史运行数据；计算延迟时间和调节时间；构建灵敏度计算策略；根据延迟时间、调节时间、灵敏度计算策略和光伏发电站运行状态，计算调频响应灵敏度；根据调频响应灵敏度、光伏发电系统有功功率测量值和光伏发电系统总数，构建调频顺序；根据电网频率测量值和电站并网点有功功率测量值，计算电站待提供总调频功率值；根据电站功率预测值和光伏发电系统总数，计算有功功率参考值；根据调频顺序、电站待提供总调频功率值和有功功率参考值，进行一次调频控制。本发明实现一次调频控制，提高电网频率支撑能力和电网安全性。本发明可应用于新能源并网运行控制技术领域。
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公开(公告)号：CN116719501A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310628725.4
申请日：2023-05-30
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种校正数据库转存电力系统潮流计算数据误差的方法，方法包括：读取描述DSP潮流计算数据卡片中浮点型数据格式的规则库；读取已处理为DSP潮流计算分析数据基本形式的SCADA数据库内浮点型参数，并保存为预设的数据结构；将SCADA数据库内数据通过参数名与规则库的格式定义信息形成映射，获取参数名对应的具体浮点数类型；结合DSP对浮点数输入格式的处理规则，并根据SCADA数据库内参数值的正负、整数位数以及小数位数进行分类匹配，校正误差生成DSP输入格式所能接受的最高精度浮点型数据。本发明可以提升潮流计算的准确性，可广泛应用于电力系统仿真分析领域。
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公开(公告)号：CN116667327A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310628788.X
申请日：2023-05-30
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F16/215 , G06F16/27 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于有功和频率数据辨识同步发电机低阶传递函数的方法，包括：读取一段电力系统同步发电机的实测有功和频率数据并设置方法的阈值参数，然后对实测数据进行去趋势、滤波和重采样等数据预处理工作；将处理后的数据分为两组，利用N4SID算法对第一组数据进行传递函数辨识，得到模型的传递函数，利用第二组数据进行交叉验证，得到辨识的拟合优度。本发明通过利用数据处理的相关方法减少了实测数据中噪声、采样频率和长期运行趋势等因素对传递函数辨识的影响，并解决了传统方法不能辨识动态特性尚不明晰的同步发电机模型的问题，可广泛应用于电力系统模型辨识和数据处理领域。
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公开(公告)号：CN119298216A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411313212.5
申请日：2024-09-20
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 武汉大学
Abstract: 本申请公开了基于两阶段鲁棒优化的电力系统前瞻调度决策方法、装置。本方法为，根据各调控资源特性构建鲁棒优化模型；通过CCG算法和KKT条件将鲁棒优化模型分解为混合整数形式的主问题和子问题进行求解得到未来时期的前瞻调度计划；基于前瞻调度计划进行调度。采用二阶段鲁棒优化，鲁棒优化的要求决策者在不确定变量的最坏场景下实现方案寻优，应用到含有不确定电源的电力系统优化调度模型中，则是要求在预测误差最大的场景下，寻找满足优化目标的调度方案。相较于相关技术中随机优化，鲁棒优化显然更加满足实际日内调度的需求。
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公开(公告)号：CN118868250A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410892627.6
申请日：2024-07-04
Applicant: 北京清能互联科技有限公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/06 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供了一种电力系统智能调度方法及装置、存储介质、设备，其中方法包括：获取模型训练数据，模型训练数据包括历史运行标签数据和对应时间的潮流分布数据；对模型训练数据进行数据预处理，得到特征训练数据；利用特征训练数据对预先构建的电力系统智能调度模型进行训练，得到目标电力系统智能调度模型；将未来时刻的潮流分布数据输入目标电力系统智能调度模型，得到对应时刻的智能调度数据。通过本发明，将大模型多参数卷积神经网络技术引入电力系统优化调度领域，解决了传统运筹优化算法在面对多重不确定场景及系统运行边界迅速突变时求解效率低下的问题，实现了对高比例新能源不确定性场景下电力系统调度工作的灵活快速决策。
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